数字孪生模型中使用改进灰狼算法的柴油发动机智能参数标定方法及装置

    公开(公告)号:CN116757242A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310696429.8

    申请日:2023-06-13

    Abstract: 数字孪生模型中使用改进灰狼算法的柴油发动机智能参数标定方法及装置,涉及柴油机燃烧性能分析领域。为解决现有技术中存在的,传统的灰狼算法在初始化过程中,只是随机选取,虽调用的计算资源少,更容易收敛,但容易陷入局部最优的技术问题,本发明提供的技术方案为:数字孪生模型中使用改进灰狼算法的柴油发动机智能参数标定方法,方法包括:采集柴油机气缸参数并预处理,得到至少三个点,作为灰狼算法的输入量;采集预标定模型的预设输入量、目标函数和停止迭代条件;求解灰狼算法的初始迭代点,并开始迭代以淘汰羸弱灰狼至达到预设停止迭代条件;根据当前灰狼算法得到灰狼位置,作为标定结果。适合应用于柴油机模型参数的智能标定工作中。

    一种基于改进退火算法的柴油机多工况智能标定赋权方法

    公开(公告)号:CN116975507A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310810015.3

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 一种基于改进退火算法的柴油机多工况智能标定赋权方法,涉及柴油机燃烧性能分析领域。为解决现有技术存在的,在AHP的过程中常要对所构建的判断矩阵进行一致性检验,如未通过一致性检验,常需要手动调节权重,会破坏专家系统给出的初始权重的问题,本发明提供的技术方案为:判断矩阵修改方法,包括:将判断矩阵输入至退火算法;根据预设降温系数降低当前退火算法的温度的步骤;对所有点组进行扰动的步骤;若经过扰动的输入量当前的目标函数小于未经过扰动时的目标函数,则接受该经过扰动的点组作为最佳点组的步骤;输出当前结果作为修改结果的步骤。在面向数字孪生柴油机的柴油机模型优化算法的背景下,提供了一种结构化和客观的权重分配方法。

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